Появи се евтин робот, който се учи поради взаимодействие с околната среда

През последното десетилетие изследователите се опитаха няколко пъти да използват подходи, базирани на

подсилено обучение (RL) - например преподаванороботи за навигация във всяка среда и изпълнение на основни задачи. Но досега те не са успели да създадат достъпни устройства, които могат да контролират изследователските съоръжения.

Сега изследователи от университета в Аалто(Финландия) и Ote Robotics представиха RealAnt, евтин четириног робот, който може да се използва за тестване и внедряване на RL алгоритми. Новата платформа е минималистична и достъпна версия от реалния свят на робот симулационна среда, използвана в усилени научни изследвания.

Първоначално се смяташе, че алгоритмите биха били добриработят само ако тренират на симулатори в продължение на хиляди часове. Изследователите обаче са успели да обучат робота с четири крака да ходи, използвайки минимално количество данни. Следователно роботът може да бъде обучен в реална среда, без обучение в симулатора.

Основната цел на изследователите беше да създаватпроста и евтина роботизирана платформа, базирана на съществуващи основни подсилени учебни решения. Такава платформа ще позволи на повече изследователи да изграждат и тестват автономни роботи, които могат да изпълняват основни задачи в реалния свят.

RealAnt, четириногият робот тесъздаден, е универсален, минималистичен и евтин. Той може самостоятелно да се научи да ходи, движейки краката си в съгласие, и може да усеща позицията и ориентацията си в дадена среда. Използвайки RL алгоритми, роботът може да бъде обучен да изпълнява прости, но ценни задачи. Освен това за това той се фокусира върху заобикалящата го среда и не се нуждае от допълнителни данни.

Прочетете също

Откриха предполагаемото царство на изчезналите хети. Какво са открили археолозите?

Ледникът на Страшния съд се оказа по-опасен, отколкото учените смятаха. Казваме основното

Биолозите са измислили как да идентифицират спечелилите сперматозоиди